Discovery y problema
Entendemos la decision que se quiere mejorar, usuarios, restricciones, urgencia, indicadores y resultado esperado.
Metodologia
CRISP-DM actualizado para proyectos reales de BI, IA y automatizacion.
CRISP-DM sigue siendo una base util para ordenar proyectos de datos, pero lo complementamos con practicas modernas de prototipado, calidad, seguridad, monitoreo y transferencia a equipos usuarios.
Comprension de datos
Revisamos fuentes, calidad, disponibilidad, trazabilidad, brechas, permisos y riesgos antes de prometer una solucion.
Prototipo funcional
Construimos una primera version de dashboard, automatizacion, asistente o modelo para validar valor rapidamente.
Validacion y calidad
Contrastamos resultados con usuarios, reglas de negocio, casos reales y criterios de explicabilidad cuando hay IA o ML.
Transferencia
Documentamos fuentes, reglas, supuestos, uso esperado y criterios para que el equipo pueda operar la solucion.
Operacion y mejora
Definimos recomendaciones de monitoreo, mantenimiento, actualizacion de datos y mejora continua.
Por que no usamos solo CRISP-DM
La metodologia clasica ordena el proyecto; las practicas modernas aseguran que funcione en operacion.
Para proyectos de BI, automatizacion e IA combinamos el ciclo de entendimiento del negocio, datos, modelamiento, evaluacion y despliegue con criterios actuales de seguridad, trazabilidad, calidad, monitoreo y adopcion. En modelos de IA, agregamos revision de sesgos, explicabilidad y limites de uso.